Especialidad en Analítica de Datos

Especialidad en

Analítica de Datos

La capacidad de analizar e interpretar adecuadamente los datos es fundamental para respaldar la toma de decisiones en todo tipo de organizaciones. Para lograrlo, es necesario desarrollar habilidades en el diseño, depuración, integración y presentación de la información —incluyendo la creación de tableros ejecutivos—, así como en el uso de herramientas digitales que faciliten la visualización y gestión de grandes volúmenes de datos.

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¿Qué busca este posgrado?

Manipular grandes cantidades de información a través de procesos de limpieza y transformación para contar con un conjunto de datos confiable.

Construir informes ejecutivos para diferentes niveles jerárquicos de la organización a partir de herramientas de visualización gráfica.

Diseñar almacenes de datos a partir de diferentes fuentes de información que sirvan como base para los procesos de análisis y toma de decisiones en la organización.

Evaluar el desempeño del cumplimiento de los objetivos estratégicos de la organización por medio de indicadores pertinentes para mejorar la toma de decisiones.

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Perfil de ingreso y de egreso

Ingreso

Descripción

•    Contar con conocimientos de estadística básica
•    Saber utilizar herramientas para el procesamiento básico de datos
•    Conocer y utilizar herramientas tecnológicas de uso común
•    Disposición para el diseño y tratamiento de datos de la organización
•    Interés en la actualización profesional constante
•    Capacidad para trabajar en equipos interdisciplinarios

Egreso

Descripción

Conocimientos:

•    Adquisición, limpieza y tratamiento de datos
•    Almacenamiento eficiente de los datos
•    Gestión de la innovación y de la calidad
•    Diseño de gráficas e historias
•    Pronósticos con base en los datos disponibles
•    Técnicas de análisis de la información con fines de diagnóstico

Habilidades:

•    Optimizar el uso de recursos dentro de las organizaciones
•    Identificar tendencias y pronósticos sobre el comportamiento del mercado con base en los datos disponibles
•    Utilizar técnicas de análisis de la información con fines de diagnóstico, predictivas y prescriptivas
•    Detectar tendencias emergentes en la ciencia de datos para mantener la actualización.
•    Trabajar en equipos multidisciplinarios para proponer soluciones viables a problemáticas de tratamiento de datos, información y conocimiento
•    Utilizar de manera eficaz las herramientas computacionales que le permitirán procesar y analizar la información pertinente para la toma de decisiones
•    Tomar decisiones éticas en la ejecución de proyectos de analítica de datos, desde una perspectiva de compromiso con la sociedad, para apoyar a los más desfavorecidos

Aptitudes:

•    Visión ética y estratégica con perspectiva de justicia social y humana del trabajo
•    Respetuosa de las necesidades del usuario y el entorno al generar soluciones creativas e innovadoras
•    Promotora del desarrollo sustentable en las empresas y respetuosa de la preservación del medio ambiente
•    Abierta al diálogo y al trabajo colaborativo en búsqueda del bien común

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Mapa curricular

1er semestre
2o semestre

Asignaturas

Créditos

Diseño de Datos

Gestión de la Innovación

Descripción de Datos

Procesos de Calidad

1er semestre

Asignaturas

Créditos

Integración de Información Empresarial

Visualización de Datos

Inteligencia Artificial Generativa

Técnicas de Proyección de Datos

2o semestre

Campo laboral

Diseñador de datos responsable de limpiar, transformar y almacenar de manera ordenada y sistemática la información que se requiere para la toma de decisiones.
Analista de datos explorando y analizando conjuntos de datos utilizando técnicas estadísticas de descripción y proyección de datos que apoyen en la toma de decisiones estratégicas.
Asistente en el área de ingeniería de datos utilizando herramientas de análisis como parte fundamental de los procesos de ingeniería y ciencia de datos.
Analista de inteligencia empresarial junior elaborando cuadros de mando, utilizando indicadores claves de desempeño, manejando bases de datos relacionales y no relacionales, así como llevando a cabo el tratamiento y limpieza de datos.

Antonio Benítez Ruiz

Se ha desempeñado como docente a nivel superior desde 1995 hasta la fecha, actualmente es Académico de Tiempo y Coordinador de la Maestría en Innovación y Desarrollo Tecnológico y de la Maestría en Ingeniería en Manufactura Avanzada, así como del programa de Licenciatura en Ingeniería en Sistemas Computacionales en la Universidad Iberoamericana Puebla.
Ha coordinado programas posgrado en el área de ingeniería durante más de 15 años. Cuenta con publicaciones clasificadas entre: artículos de divulgación, artículos de investigación arbitrados en congresos nacionales e internacionales, artículos de investigación en revistas indexadas, capítulos de libro y reportes técnicos.
Ha contribuido en la formación de recursos humanos a nivel de licenciatura, maestría y doctorado desde 1999 hasta la fecha

Pertenece a la Academia Mexicana de Computación (AMEXCOMP) y forma parte de la Red Temática Mexicana para el desarrollo e incorporación de tecnología educativa, conocida como Red LaTE México, es una Red Temática CONAHCyT.

María Guadalupe López Molina

Es ingeniera en Sistemas Computacionales por la Universidad de las Américas, Puebla. Maestra en Ciencias de la Computación, por la Universidad Nacional Autónoma de México. Maestra en Docencia Universitaria por la IBERO Puebla. Doctora en Planeación Estratégica y Dirección de Tecnología por la Universidad Popular Autónoma del Estado de Puebla.

Trabajó cinco años en Instituto Nacional de Astrofísica Óptica y Electrónica como jefe del Departamento de Cómputo y como Investigadora Adjunta; un año en Universidad Nacional Autónoma de México en el Centro de Instrumentos, colaborando en un proyecto de Procesamiento Digital de Imágenes Biomédicas, y ha trabajado 22 años en la IBERO Puebla como profesora; coordinadora de Ingeniería en Sistemas Computacionales, Ingeniería Industrial, e Ingeniería de Negocios; directora de Sistemas de Información, y directora del Departamento de Ciencias e Ingenierías.

Sus intereses incluyen la innovación frugal, planeación estratégica, el diseño de estrategias para empresas familiares, la implementación de estrategias tecnológicas innovadoras para micro, pequeñas y medianas empresas, y la manufactura esbelta.

Gudelia Pilar Pérez Conde

Es Maestra en Ingeniería en Sistemas y Cómputo Inteligente por la Universidad Politécnica de Puebla, Ingeniera en Sistemas por la Universidad del Valle de México.

Ha formado parte de la planta docente como profesora-investigadora de tiempo en la Universidad Politécnica de Amozoc y actualmente en la Universidad Politécnica de Puebla en el departamento de Tecnologías de la Información e Innovación Digital. Y profesora por asignatura en la Universidad del Valle de Puebla, su trayectoria en la docencia tiene más de 15 años.
Forma parte de la red temática en Inteligencia Computacional Aplicada RedICA. Es instructora nivel experto de Cisco Networking Academy.

Es autora y coautora de artículos y capítulos de libro de diversas editoriales, así como revisora de artículos en distintos congresos. Además, ha participado en diferentes concursos en el área de robótica, programación y ciencia de datos.
Sus áreas de interés son redes de computadoras, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y ciencia de datos con aplicaciones en medicina y educación.

Gabriela A. Rodríguez Ruiz

Doctora en Ciencias con especialidad en Electrónica por el INAOE, con Maestría en Ciencias Computacionales e Ingeniería en Sistemas Computacionales. Su trayectoria combina experiencia académica y aplicada en el ámbito de la programación, análisis multivariado y ciencia de datos.

Ha impartido cursos de minería de datos, modelos supervisados y no supervisados, así como análisis estadístico aplicado en ingeniería y comunicación. Cuenta con certificaciones internacionales en ciencia de datos por IBM y Google, además de formación especializada en Python, machine learning y visualización de datos.

Realizó una estancia de investigación en la Universidad Técnica de Viena (TU Wien), Austria, enfocada en simulación de dispositivos a nivel cuántico, fortaleciendo su visión internacional y multidisciplinaria. Es autora de publicaciones en revistas científicas internacionales en áreas como inteligencia artificial y ciencia de datos aplicada a la salud, así como el modelado de dispositivos electrónicos.

Su enfoque actual se centra en el uso ético y socialmente relevante de la analítica de datos para resolver problemas complejos y generar impacto positivo.

Paulo Daniel Vázquez Mora

Es un académico con una década de experiencia docente en ingeniería de software, informática y analítica de datos a nivel licenciatura y maestría en instituciones públicas impartiendo cursos en las áreas de Inteligencia Artificial, Big data, Bases de Datos, Lenguajes de Programación de alto nivel, Aplicaciones Multiplataforma, Servicios Web, entre otras. Su experiencia docente se complementa con 4 años como diseñador instruccional para la modalidad online, demostrando su compromiso con la calidad educativa.

Cuenta con una Maestría en Ingeniería en Sistemas y Cómputo Inteligente por la Universidad Politécnica de Puebla y una licenciatura en Sistemas Computacionales por el Instituto de Educación Digital del Estado de Puebla. Actualmente se encuentra concluyendo con sus estudios doctorales en Ciencias en Sistemas Computacionales y Electrónicos en la Universidad Autónoma de Tlaxcala.

En el ámbito profesional, ha liderado proyectos de software desde 2006 en la iniciativa privada y en el sector público, aportando su vasta experiencia en el desarrollo de soluciones innovadoras. Sus más de 20 publicaciones científicas arbitradas y de divulgación, presentadas en foros nacionales e internacionales, reflejan su activa contribución al conocimiento. Su sólida trayectoria académica y profesional lo consolidan como un experto en su campo.

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Dr. Antonio Benítez Ruiz
Coordinador

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